基于关系数据库的纵表、横表及引擎设计（未完）
概念
其实数据库本没有这2个概念，这2个概念是从应用角度、逻辑角度出发诞生的。所谓常见的表都是横表，所以这里重点说下纵表，你就理解这2个概念了。
关系型数据库或者说传统的数据库，建立模型时都需要建立明确模型的属性，而这些属性是作为字段（field）存在的，但是在应用中我们经常面临一个问题就是对象的属性是不确定的，比如我们对客户的属性，我们随着研究关注地深入，需要关注的属性越来越多；再比如淘宝在做商品筛选时，不同的商品种类其属性往往是不同的。传统的解决方案是不停地增加字段，如果一个表的字段太多，则新增表，抽象一下就是表1、表2。。。以此类推。问题光是这样也就算了，这么多表的字段其实很多字段都是null，导致我们修改是需要大量判断，同时浪费了大量的存储空间。
基于这个需求，聪明的工程师抽象出来一个概念即纵表，典型的结构如下：
客户id 属性类型 属性值1 属性值2 属性值3
比如过去存储用户数据，我们可以这样定义字段：
|
user_id |
name |
sex |
age |
|
1 |
小明 |
男 |
12 |
换成纵表后：
|
user_id |
value_type |
value |
|
1 |
姓名 |
小明 |
|
1 |
性别 |
男 |
|
1 |
年纪 |
12 |
我这么解释，估计都懂了，当然它们也很容易转换，具体方法参考：http://blog.csdn.net/zhq651/article/details/52966912，这里不再赘述了。
在此，我认为还可能存在一种表叫二维表，即同时结合了横表和纵表，纵表中除了关键属性为，同时还有字段代表了该属性的属性，举个例子：
|
User_id |
Value_type |
Value |
真实性 |
权重 |
|
1 |
姓名 |
小明 |
1 |
2 |
|
1 |
性别 |
男 |
1 |
2 |
|
1 |
年纪 |
12 |
0.3 |
3 |
像这种二维码是无法转成一个横表的。
用途
以上链接博文中的这种转换是通过数据库实现的，大家很容易理解，但是如果使用较多或者系统较大时，我不太推荐。首先来讲，数据库是比较宝贵的资源，拿来做这种运算有些可惜且效率不高。其次，按照这种写法，每次不同的内容都还得进行重新编写sql，甚至在增加属性时也得修改sql，或者在外层循环做判断。总结一下，感觉存储、开发、使用效率是一种天然的矛盾体，不能兼得。但是不管你怎么设计纵表，大致的过程又差不多，怎么办？
所以我考虑单独抽象出来一个模块专门做这种转换，前端用户使用时看到的就是普通的横表，不再进行任何的循环，甚至有点像使用nosql一样的舒服，而这种转换由该模块完成，同时要求相关纵表设计只要遵守这种规范就可以去使用该模块。
设计引擎目标
实现过程
